본 논문에서는 빠른 요소망 자료 처리를 위해 영역기반 해쉬구조를 개발하고 이에 기반한 효율적 삼각형 자동 요소망 생성 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬에서는 신속하게 최적의 절점을 생성하고 삼각형 생성시 예외처리를 줄일 수 있도록 Advancing layer method 와 Delaunay 삼각화 방법이 함께 이용되었다. 본 알고리듬의 성능을 검증하기 위하여 개발된 2차원 자동 요소망 생성 프로그램을 이용하여 볼록한 모델, 오목한 모델 및 복잡한 형태의 모델에 대한 요소망 생성 테스트를 수행하고, 그 성능을 상용 소프트웨어와 비교하였다.
FCM 알고리즘은 반복 최적화 기법을 통해 최적해를 찾는다. 특히, 클러스터링 초기 중심과 잡음의 위치, 몰려있는 밀도의 위치, 개수에 따라 실행시간 차이가 난다. 하지만 이 방법은 중심점을 점차 갱신해 나가는 방법으로 초기 클러스터 중심이 한 쪽으로 치우치게 되고 클러스터링 결과의 편차가 심해 클러스터링 대푯값의 신뢰도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 삼각부등식을 이용하여 클러스터 간 거리를 최대한 멀어지게 하여 클러스터 중심 밀도를 결정하는 TI-FCM(Triangular Inequality-Fuzzy C-Means:삼각부등식-FCM)클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 대용량의 빅데이터에서도 FCM에 비해 실제 클러스터에 수렴하는 효과적인 방법이고 실험을 통해 기존 FCM보다 실행시간이 감소됨을 보였다.
본 논문은 입자 기반 대규모 유체 시뮬레이션의 가속화 기법을 새롭게 제안한다. 전통적인 입자 기반 유체 시뮬레이션은 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)기법[1]을 통해 인접 입자와 물리량을 상호작용하는 방식으로 이루어졌다. 이러한 방식은 잔잔한 표면이나 유체 내부와 같이 입자의 움직임이 적은 부분에서는 연산량에 비해 가시적인 변화를 보이지 않는다는 특성이 있다. 이러한 현상은 입자의 개수가 많아질수록 두드러지게 나타난다. 기존 연구에서는 유체의 각 부분을 적응적으로 나눔으로써 낭비되는 연산량을 줄이려는 시도를 했다. 본 논문은 대규모 시뮬레이션에 적합한 입자 기반 유체 시뮬레이션 기법을 제안한다. 시뮬레이션에서 사용되는 모든 입자를 유체 움직임의 기준이 되는 샘플링 입자와 샘플링 입자에 의해 움직임이 결정되는 보간 입자로 분류하고 샘플링 입자에 의해 생성되는 삼각형 맵과 무게중심 좌표계를 이용한 보간 방법을 통해 연산 시간을 단축하는 기법을 제안한다. 우리의 기법은 입자의 개수가 많을수록 더욱 효율적이며 유체 표면의 세밀한 움직임 또한 표현하는 것이 가능하다.
본 논문에서는 도로 네트워크 데이타베이스에서 정적 객체의 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안을 논의한다. 기존의 여러 기법들은 인덱스를 사용하지 못했는데, 이는 네트워크 거리가 순서화 된 거리함수가 아니며 삼각 부등식(triangular inequality) 성질 또한 만족하지 못하기 때문이다. 이러한 기존 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 선계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 네트워크 공간상의 객체를 유클리드 공간상으로 사상하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 특히, 삼각 부등식 성질을 만족시키기 위하여 평균 네트워크 거리라는 새로운 거리 개념을 제시하고, 유클리드 공간으로의 사상을 위하여 FastMap 기법을 사용한다. 다음으로, 평균 네트워크 거리와 FastMap을 사용하여 네트워크 공간상의 객체들로 인덱스를 구축하는 근사 색인 알고리즘을 제시한다. 또한, 구축한 인덱스를 사용하여 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 실제 도로 네트워크를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
IKONOS나 QuickBird와 같은 고해상도 위성영상이 상용화됨에 따라 위성영상으로부터 3차원 건물 정보를 취득하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 3차원 건물 높이를 추출하는 연구는 크게 스테레오 영상 기반의 연구들과 단영상 기반의 연구들로 나눌 수 있는데 센서 모델링을 수반하는 스테레오 영상 기반의 연구들은 그 과정이 복잡하고, 실제 스테레오 영상을 취득하기 위해서는 별도의 주문과 비용이 소요되는 등의 어려움이 따른다. 기존의 단영상을 이용한 건물 높이 추출 연구들은 대부분 DEM 등의 부가적인 데이터를 필요로 하며, 건물의 그림자 길이나 건물 지붕점과 바닥점 관측을 통해 높이를 추출하였다. 이러한 기법들은 도시지역과 같이 건물이 밀집한 지역에서는 적용하기 부적합하다. 이에 이태윤(2006)의 연구에서는 가상의 그림자 투영 기법을 이용하여 건물의 그림자가 다른 인공체에 드리운 경우에도 건물 높이 추출이 가능한 기법이 제안된 바 있으나 이 기법은 건물의 그림자 끝이 식별되지 않는 건물에는 적용이 불가능하다. 이에 본 연구에서는 고해상도 위성 단영상에서 보다 많은 건물 높이의 관측이 가능하도록 하는 삼각 벡터구조 기반의 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 센서모델링 과정이나 부가적인 데이터 없이 간단히 구현 가능하며 디지타이징 과정에서 발생하는 오차를 줄일 수 있다.
본 논문에서는 불규칙한 샘플 영상에 대해 비지역적 블록 기반의 웨이블릿 영상 잡음 제거 기법을 포함하는 POCS (projection on convex sets) 보간법을 제안한다. 이 방법은 보간을 수행하기 위한 볼록 집합을 정의하고, 해당 볼록 집합으로 반복 투영하여 최종 보 간 영상을 생성한다. 우선 Delaunay 삼각화를 이용하여 불규칙한 샘플 영상을 균일 격자 영상으로 투영한다. 두 번째 단계에서 비지역 적 블록 기반의 웨이블릿 영상 잡음 제거 기법을 적용하고, 세 번째 단계에서 원본 관찰된 화소값을 주입한다. 두 번째 단계와 세 번 째 단계를 반복적으로 투영하고, 마지막 단계로 경계선 검출을 통해 비경계 영역에 비지역적 잡음 제거 기법을 수행하여 최종 보간 영 상을 생성한다. 본 논문에서는 여러 실험 영상을 사용하여 기존 제안된 기법 대비 제안한 기법의 효율성을 입증하였다.
수치지형모형을 시각적으로 분석하는데 있어 음영기복을 사용하고 있지만 지형의 음영 표현만을 생각하는 경우가 있어 정확한 그림자 범위를 확인하지 않고 있다. 본 연구는 GIS의 지형 표현에 사용되는 음영기복 기능을 렌더링과 비교하여 지형의 그림자 특성을 파악함으로써 각각 나타나는 수치지형모형상의 표현 차이를 분석하였다. 도로가 있는 지형으로 실험 대상지역을 선정하여 불규칙삼각망의 수치지형모형을 생성한 후 09시와 15시의 시간대별 태양의 방위각 및 고도에 따른 음영기복과 렌더링 기법을 적용하였다. 그 결과 음영기복은 태양의 광선을 받는 지형지물의 뒷부분만 어두운 상태로 나타났고, 렌더링을 통하여 투영된 그림자가 생성됨을 알 수 있었다. 이 상호 비교를 통해 음영기복을 이해할 수 있는 자료로 제시할 수 있으며, 렌더링 기법은 지형지물의 일조 분석 등에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 최근 국내외에서 문화재 보존, 사고현황조사, 군 정찰업무, 재난관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 초경량 고정익무인항공기 사진측량의 성능평가를 다루고자 한다. 항공삼각측량 결과, 위치(X, Y)에서 RMSE 값은 약 10 cm로 나타났으며, UAV 사진측량의 정사영상에 대한 시각판독법(on-screen digitizing) 기법과 지상측량에 의한 필계점 좌표 차의 RMSE 는 X 방향 약 0.174~0.205 m, Y방향 약 0.294~0.298 m의 편위형 오차가 도출되었다. 그리고 실험대상지역의 임의의 1 필지를 대상으로 지적 공부대장면적과 UAV 사진측량의 정사영상으로 취득한 필지 면적을 비교한 결과 차이는 0.118 $m^2$이다. 본 연구는 초경량 고정익무인항공기 사진측량의 정사영상 정확도 평가에 대한 하나의 연구 사례를 제시하였으며, 향후 항공삼각측량(AT), 직접 기하보정(direct-georeferencing), 비행계획, 그리고 실용적 응용분야 개발 등에 대한 연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.
대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.
위치응용 서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 구현의 기반이 되는 중요 기술요소 중 하나이다. 특히 스마트 홈, 지능형 단말기, 스마트 스페이스의 구현을 위해서는 광역범위보다는 실내환경에서의 사용자, 오브젝트의 위치인식에 대한 연구기술이 필요하다. 본 논문에서는 무선센서 플랫폼 및 통신기술을 이용한 실내 위치인식 시스템의 설계 및 구현에 관해 기술하고자 한다. 사용자 위치인식을 위한 기반기술로 RF 무선신호와 초음파신호간의 속도차를 이용한 DTOF 기반 거리측정과 삼각측량 기법을 이용하였다. $3{\sim}10cm$ 의 위치오차를 가지는 정밀 위치계측 기술로, 개발된 시스템은 무선센서 플랫폼과 임베디드 게이트웨이 시스템, 위치계측 서버 시스템으로 구성되며, 시스템의 개발 및 실제환경에서의 테스트를 통하여 실생활 응용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다. 또한 오차보정 및 멀티 센서를 통한 위치보정기법에 대해서도 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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